import os

# 从 sentence_transformers 库中导入 SentenceTransformer 类
from sentence_transformers import SentenceTransformer

# 获取 EMBEDDING 模型路径，如果未设置则使用默认路径 'BAAI/bge-large-zh-v1.5'
EMBEDDING_MODEL_PATH = os.environ.get('EMBEDDING_MODEL_PATH', 'BAAI/bge-large-zh-v1.5')

# 使用 SentenceTransformer 加载预训练的嵌入模型
model = SentenceTransformer(EMBEDDING_MODEL_PATH)

sentences_1 = "样例数据-1, 样例数据-2"
sentences_2 = ["样例数据-3", "样例数据-4"]

# 对样例数据列表进行嵌入向量编码，同时进行标准化
embeddings_1 = model.encode(sentences_1, normalize_embeddings=True)
embeddings_2 = model.encode(sentences_2, normalize_embeddings=True)

# 计算两组嵌入向量之间的余弦相似度矩阵
similarity = embeddings_1 @ embeddings_2.T

# 打印余弦相似度矩阵
print(similarity)
